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Knowledge Discovery in Databases (Seminar) - Detailseite

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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer 51828
Semester SoSe 2020 SWS 2
Rhythmus jedes Semester Moodle-Link https://moodle.hu-berlin.de/course/view.php?id=93723
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Belegungsfrist - Eine Belegung ist online erforderlich
Veranstaltungsformat Digital

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
Mi. 12:00 bis 14:00 wöch 15.04.2020 bis 08.07.2020  Institutsgebäude - 118 Dorotheenstraße 26 (DOR 26) - (Medienunterstützter Unterrichtsraum)   findet statt     40
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Schwab, Michel
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Arts  Information Science Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2014 )   -  
Master of Arts  Information Science Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2018 )   -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Philosophische Fakultät, Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft
Inhalt
Kommentar

Das Modul wird in Englisch gehalten. 

 Lern- und Qualifikationsziele

Die Studierenden kennen Methoden und Ansätze des maschinellen Lernens (überwacht und unüberwacht), können geeignete Verfahren auswählen und anwenden, die Güte von Ergebnissen einschätzen und Verfahren miteinander vergleichen. Die Studierenden sind vertraut mit dem CRISP-DM-Prozess und OLAP-Techniken.

Themen, Inhalte

Das Modul gibt einen Überblick über Verfahren zur Wissensgewinnung aus strukturierten Daten und Texten.

Der Schwerpunkt liegt auf den maschinellen Lernverfahren, deren Anwendung an konkreten Beispielen aufgezeigt wird. Behandelt werden außerdem

- Techniken zur Vorverarbeitung und Integration von Datenbeständen,

  wozu das Konzept des Data Warehouse gehört,

- OLAP-Techniken für die interaktive Analyse großer Datenbestände,

- (halb-)automatische Verfahren zur Gewinnung neuen Wissens aus

  strukturierten Daten und Methoden zur Wissensextraktion aus Texten.

Strukturbaum

Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin